Вопросы с тегом «topic-models»

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто в прошлом году . Мне кажется, что только два пакета R способны выполнять скрытое выделение Дирихле : Один из них lda, автор Джонатан Чанг; …

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

Популярные тематические модели, такие как LDA, обычно объединяют слова, которые обычно объединяются в одну и ту же тему (кластер). В чем основное различие между такими тематическими моделями и другими простыми подходами кластеризации на основе совпадений, такими как PMI? (PMI расшифровывается как Pointwise Mutual Information и используется для идентификации слов, которые …

26 machine-learning  text-mining  natural-language  topic-models 

Я работаю над проектом, в котором я хочу извлечь некоторую информацию о содержании серии открытых эссе. В этом конкретном проекте 148 человек написали эссе о гипотетической организации студентов в рамках более крупного эксперимента. Хотя в моей области (социальная психология) типичным способом анализа этих данных было бы ручное кодирование эссе, я …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process 

Может кто-нибудь объяснить, какова естественная интерпретация гиперпараметров LDA? ALPHAи BETAявляются параметрами распределения Дирихле для (по документу) темы и (по теме) словосочетания соответственно. Однако кто-то может объяснить, что значит выбирать большие значения этих гиперпараметров по сравнению с меньшими значениями? Означает ли это, что в документах должно быть какое-то предварительное убеждение с …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

Я запутался в том, как рассчитать растерянность несдерживаемой пробы при выполнении скрытого распределения дирихле (LDA). Бумаги на эту тему очень легки, заставляя меня думать, что я упускаю что-то очевидное ... Недоумение считается хорошим показателем производительности для LDA. Идея состоит в том, что вы сохраняете выборку несогласных, обучаете свой LDA остальным …

18 text-mining  topic-models 

Я использовал LDA на корпусе документов и нашел несколько тем. Вывод моего кода - две матрицы, содержащие вероятности; вероятности для одной темы и вероятность для другой темы. Но я на самом деле не знаю, как использовать эти результаты, чтобы предсказать тему нового документа. Я использую выборку Гиббса. Кто-нибудь знает как? …

17 text-mining  topic-models 

Вдохновленный этим вопросом , мне интересно, была ли проделана какая-либо работа над тематическими моделями для больших коллекций чрезвычайно коротких текстов. Моя интуиция заключается в том, что Twitter должен быть естественным источником вдохновения для таких моделей. Однако, из-за некоторых ограниченных экспериментов, похоже, что стандартные тематические модели (LDA и т. Д.) Довольно …

14 references  text-mining  topic-models  natural-language